Environmental and Food Economics (MILANO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Environmental and Food Economics presso l'Università degli Studi di Milano offre una formazione avanzata nelle discipline economiche e gestionali, nei metodi quantitativi e nelle conoscenze teoriche e applicate specifiche nell'economia ambientale e delle risorse naturali, nonché nell'economia e gestione del sistema agroalimentare. L'obiettivo è fornire conoscenze e strumenti avanzati per la promozione dello sviluppo sostenibile, l'adattamento e la mitigazione dei cambiamenti climatici, la gestione delle risorse naturali (acqua, suolo, energia), l'analisi delle politiche ambientali, energetiche e agroalimentari, l'innovazione nel settore agroalimentare, l'internazionalizzazione delle imprese agroalimentari, la sicurezza alimentare e lo sviluppo rurale.

• Piano di studi

  Il programma prevede inizialmente insegnamenti propedeutici alle discipline del master (matematica, statistica, econometria, diritto, storia economica). L'organizzazione è poi bilanciata con insegnamenti comuni nei seguenti ambiti: business (contabilità, gestione ambientale), economia (microeconomia, economia ambientale e delle risorse naturali) e ambiente (economia agroalimentare, mercati e politiche agroalimentari internazionali). I due curricula iniziano dalla fine del primo anno. Il curriculum in Environmental and Energy Economics mira a fornire una formazione professionale focalizzata sullo sviluppo economico sostenibile, sui mercati e le politiche energetiche e sulla valutazione dell'impatto economico dei cambiamenti climatici. Il curriculum in Economics and Management of the Agri-Food System mira a fornire una formazione professionale focalizzata sulla gestione delle filiere nazionali e internazionali, sul comportamento dei consumatori e sulle strategie di marketing, sulle questioni di sicurezza alimentare e sullo sviluppo rurale.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate in analisi economica, modellistica e valutazione, con particolare attenzione alle problematiche ambientali, energetiche e agroalimentari. Saranno in grado di applicare strumenti quantitativi e metodologie di analisi per la valutazione delle politiche, la gestione delle risorse e la promozione dello sviluppo sostenibile. Avranno inoltre una solida conoscenza dei mercati, delle politiche e delle dinamiche del settore agroalimentare, con particolare attenzione alle sfide poste dai cambiamenti climatici e dalla sicurezza alimentare. Le competenze acquisite consentiranno di affrontare le sfide del futuro in un'ottica di sostenibilità e di contribuire attivamente allo sviluppo di soluzioni innovative per un'economia più verde e resiliente.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'economia ambientale e agroalimentare, introducendo nuove metodologie di analisi e ottimizzazione. L'automazione dei processi decisionali, l'analisi predittiva e la gestione efficiente dei dati stanno diventando strumenti indispensabili per professionisti del settore. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati (Big Data) provenienti da diverse fonti (sensori ambientali, dati di mercato, modelli climatici) per identificare tendenze, prevedere scenari futuri e ottimizzare le strategie di intervento.

• I laureati in Environmental and Food Economics si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare modelli predittivi per la gestione delle risorse naturali, ottimizzare le filiere agroalimentari con l'I.A. e contribuire alla creazione di politiche ambientali più efficaci. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un mercato del lavoro in rapida evoluzione, la gestione etica dei dati e la comprensione delle implicazioni sociali dell'I.A.. La capacità di collaborare con sistemi intelligenti e di interpretare i risultati dell'analisi dei dati sarà fondamentale.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, modellazione predittiva, intelligenza artificiale e machine learning. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace per interagire con i sistemi di I.A. e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della sostenibilità sarà un valore aggiunto.